2026年初，全球制造业正经历一场由数据驱动、智能协同和柔性制造引领的深刻变革。根据麦肯锡最新发布的《全球智能制造趋势报告》，超过68%的中大型制造企业已在过去一年内启动或完成生产系统的数字化重构，其中亚太地区增速尤为显著，年均复合增长率达14.3%。以特斯拉上海超级工厂为代表的“灯塔工厂”持续优化AI排产与实时质量控制模型，将单位产能提升至传统产线的2.7倍。与此同时，中国工信部推动的“智改数转”专项行动已覆盖超12万家规上工业企业，政策与技术双轮驱动下，生产系统不再仅是执行指令的工具链，而逐步演变为具备自感知、自决策能力的有机体。这一背景下，三大核心趋势正在重新定义生产系统的边界与价值。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性生产调度成为主流
传统生产调度依赖人工经验与静态计划表，在面对订单波动、设备突发故障或供应链延迟时往往反应滞后。而随着机器学习算法在工业场景中的成熟应用，基于AI的预测性生产调度正迅速取代传统模式。通过整合ERP订单数据、MES执行状态、设备IoT传感器信息及外部物流动态，AI模型可提前48-72小时预测瓶颈环节，并自动调整工单优先级与资源分配。
例如，某家电龙头企业引入深度强化学习（DRL）调度引擎后，产线换型时间缩短31%，订单交付准时率从82%提升至96.5%。该系统每日处理超2万条生产事件，自主生成最优排程方案，减少计划员70%的干预工作量。据IDC统计，2025年已有43%的离散制造企业部署了AI调度模块，预计到2026年底这一比例将突破60%。
然而，AI调度落地仍面临数据孤岛与模型泛化难题。许多企业的MES、SCM与设备系统间缺乏统一数据标准，导致训练样本不完整。此外，不同行业甚至同一集团内不同厂区的工艺逻辑差异较大，通用模型难以直接复用。
- 建立统一的数据中台架构，打通订单、库存、设备、质量等关键系统接口，确保AI模型输入数据的完整性与时效性；
- 采用模块化建模策略，针对冲压、焊接、装配等典型工序开发可配置的调度组件库，降低二次开发成本；
- 结合数字孪生技术构建虚拟调试环境，在上线前对AI调度策略进行仿真验证，规避实际运行风险；
- 选择支持低代码集成的平台快速对接现有系统，如 生产工单系统（工序） ，其开放API与可视化流程设计器可实现AI调度指令的无缝下发与执行反馈闭环；
- 设立人机协同机制，保留关键节点的人工审核权限，确保异常情况下仍能安全接管。
📊 趋势二：边缘计算赋能实时质量控制
在高精度制造领域，产品质量缺陷往往具有瞬时性与隐蔽性，传统抽检机制难以捕捉全过程波动。随着边缘计算硬件性能提升与成本下降，分布式边缘智能质检正在成为保障一致性生产的标配。通过在产线终端部署轻量化AI推理设备，实现毫秒级图像识别、振动分析与参数预警，真正达成“零缺陷”目标。
某新能源电池制造商在涂布工序中部署了基于NVIDIA Jetson的边缘节点，每秒采集并分析12路高清摄像头视频流，结合电化学阻抗谱数据，实时判断极片厚度均匀性。一旦检测到偏差超出±1.5μm阈值，系统立即触发报警并自动调节辊压压力。该项目实施后，不良品率下降至0.08%，每年节省原材料损失超1200万元。
值得注意的是，边缘计算并非简单地将算力前置，而是需要与中心云平台形成“边-云协同”架构。边缘侧负责低延迟响应，云端则承担模型迭代、知识沉淀与跨厂区优化任务。这种分层设计既能满足实时性要求，又能利用全局数据持续提升模型精度。
- 优先在关键质量控制点（如焊接、注塑、装配终检）部署边缘AI盒子，聚焦高频、高损环节；
- 选用支持ONNX/TensorRT格式的通用推理框架，便于模型迁移与更新；
- 构建边缘设备管理平台，实现远程监控、固件升级与算力调度；
- 将边缘采集的质量数据回传至中央数据库，用于SPC统计过程控制与根因分析；
- 借助 生产进销存（离散制造） 系统整合质量数据与物料追溯信息，形成完整的质量档案链。
此外，为应对小批量多品种生产带来的样本稀缺问题，推荐采用合成数据增强与迁移学习技术。例如，使用GAN网络生成模拟缺陷图像，弥补真实数据不足，使模型在新品导入阶段即可具备初步识别能力。
🔮 趋势三：低代码平台加速生产系统敏捷迭代
面对日益复杂的定制化需求与快速变化的市场环境，传统定制开发模式已无法满足生产系统频繁迭代的要求。项目周期长、成本高、依赖专业程序员等问题严重制约了数字化转型进程。低代码开发平台的兴起，使得业务人员也能参与系统构建，极大提升了组织响应速度。Gartner预测，到2026年全球70%的新建工业应用将通过低代码或无代码方式实现。
国内某汽车零部件企业原使用Oracle EBS系统，每次新增一个报工流程需等待IT部门排期，平均耗时45天。引入搭贝低代码平台后，车间主管通过拖拽表单组件与流程节点，仅用3天即完成新工单审批流搭建，并同步生成移动端应用。更关键的是，当工艺变更时，可即时修改字段逻辑与审批规则，无需等待版本发布。
低代码的价值不仅体现在开发效率上，更在于其促进“业务-IT”深度融合的能力。一线员工最了解现场痛点，但他们通常不具备编程技能。低代码平台打破了这道壁垒，让经验丰富的班组长可以直接将自己的优化思路转化为可运行的应用程序，真正实现“谁懂业务谁建系统”。
- 选择具备工业级稳定性的低代码平台，支持高并发、事务一致性与断点续传等特性；
- 建立企业级组件库，预置常用模板如设备点检表、首件检验单、生产日报等，提升复用率；
- 设置权限分级机制，普通用户仅限于表单与流程设计，数据库结构与接口调用由管理员管控；
- 与MES、WMS等核心系统通过标准REST API对接，确保数据双向同步；
- 推荐使用 生产进销存系统 作为基础模板，快速部署涵盖采购、生产、仓储、销售全链路的数字化管理应用；
- 开展“低代码创新大赛”，激励基层员工提出改进方案并自主开发原型，优秀作品纳入正式系统推广。
值得注意的是，低代码并非万能药。对于涉及复杂算法、高性能计算或强实时控制的场景，仍需专业开发介入。理想模式是“低代码+专业开发”混合协作：前者处理流程类、表单类应用，后者专注底层引擎与集成中间件。
趋势融合下的新型生产系统架构
上述三大趋势并非孤立存在，而是正在融合催生新一代生产系统架构。我们观察到领先企业正构建“三层一体”的智能生产中枢：
底层为边缘感知层，部署大量传感器与边缘计算节点，实现物理世界的全面数字化映射；中间是智能决策层，由AI调度引擎、质量分析模型与低代码业务流构成，负责资源优化与过程控制；顶层则是协同交互层，通过可视化大屏、移动APP与AR辅助指导等方式，将决策结果传递给操作人员，并收集反馈形成闭环。
在此架构下，生产系统不再是被动执行命令的“黑箱”，而是一个具备感知、思考与行动能力的智能体。例如，当AI预测某订单可能延误时，系统会自动触发以下动作序列：调整排程→通知仓库优先备料→向客户发送预估延迟提醒→生成赶工方案供管理层审批→通过AR眼镜指导工人执行紧急作业步骤。整个过程高度自动化，仅在关键决策点需要人工确认。
| 趋势维度 | 关键技术支撑 | 典型应用场景 | 预期效益指标 |
|---|---|---|---|
| AI预测调度 | 强化学习、运筹优化、数字孪生 | 多订单动态排产、紧急插单响应 | 交付准时率↑30%，设备利用率↑18% |
| 边缘智能质检 | 计算机视觉、振动分析、边缘AI | 焊接缺陷识别、尺寸自动测量 | 不良品率↓50%，返修成本↓40% |
| 低代码敏捷迭代 | 可视化建模、流程引擎、移动集成 | 快速上线新工艺流程、临时报表开发 | 开发周期↓70%，IT人力成本↓35% |
该架构的成功落地离不开组织文化的配套变革。企业需打破部门墙，建立跨职能的“数字精益小组”，由生产、质量、IT与数据分析人员共同组成，定期评审系统运行效果并提出优化建议。同时，应加强对员工的数字素养培训，使其不仅能使用系统，更能理解背后的数据逻辑，从而主动参与改进。
搭贝低代码平台在趋势落地中的实践价值
在众多低代码平台中，搭贝凭借其深厚的制造业基因脱颖而出。不同于通用型平台，搭贝内置了大量面向离散制造与流程工业的行业模板，如BOM管理、工序流转、设备台账、批次追溯等，开箱即用程度高。其表单引擎支持复杂公式计算与条件联动，满足工艺参数动态计算需求；流程设计器支持分支判断、会签、加签等高级模式，适配多样化的审批场景。
更重要的是，搭贝提供了完整的生态支持体系。除了标准功能外，用户可在应用市场下载他人分享的成熟解决方案，也可将自己的应用封装成模板供他人使用。这种“共建共享”模式加速了最佳实践的传播。例如，一位电子厂用户开发的“SMT贴片首件检验流程”被下载超200次，并在多家同行企业成功复现。
对于希望快速验证想法的企业，搭贝提供免费试用入口，无需注册即可体验完整功能。通过访问 生产进销存系统 演示环境，管理者可直观感受从订单接收到成品出库的全流程数字化运作。此外，平台还提供详细的视频教程与在线客服支持，帮助非技术人员快速上手。
未来，搭贝计划进一步深化AI能力集成。据悉，其研发团队正在测试“智能表单推荐”功能——系统可根据用户输入的字段名称，自动推荐相关联的业务规则与校验逻辑，进一步降低使用门槛。这一方向与当前AI增强开发（AI-Augmented Development）的趋势高度契合，有望成为下一代低代码平台的核心竞争力。
